최근 드론(drone)의 활용영역이 군사 및 보안 분야에서 뿐만 아니라 상업, 스포츠 등 일상생활 영역으로 확대되고 있으며, 민간경비업무에 드론을 활용하는 문제에 대해서도 관심이 커지고 있다. 본 연구는 민간경비(private security)에서의 드론의 활용유형과 경비업법과 항공안전법 등 관련 법규에서의 드론 관련 규정, 그리고 경비업법 수용시의 주요 쟁점을 검토하는데 논의에 초점이 있다. 첫째, 경비업법이 정하는 민간경비의 업무범위를 중심으로 드론의 활용유형을 감시업무, 정보수집업무, 안내 및 경고업무, 대피유도업무, 수색 및 관련 물자수송업무, 드론의 위협에 대한 대응업무 등으로 구분하였다. 둘째, 민간경비업무에서의 드론활용을 위한 관련 법규로는 경비업법과 항공안전법이 있는데, 이중 경비업법은 현재 드론에 관련한 내용을 규정하고 있지 않으며, 항공안전법에 의해 드론의 활용이 규제되고 있다. 셋째, 경비업법에 경비원의 자격과 권한범위를 조정하여야 하고, 드론을 경비장비의 한 유형으로 수용하여야 하며, 드론을 이용한 위협형태에 대한 대응책을 경비업법에서 어떻게 수용하여야 하는가에 대한 고민이 이루어져야 한다.
Kang-Il Seo;Jong-Hoon Kim;Man-Hee Won;Dong-Min Lee;Jae-Hyung Bae;Sang-Hyuk Park
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.317-321
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2023
After 'emphasizing the development of the precision reconnaissance drone' in 2021, North Korea unveiled two strategic drones in July 2023, just two years later. Despite the majority of experts offering negative assessments and stating that "the performance may not be good," North Korea can be seen as having not only enhanced its routine surveillance capabilities through strategic drones but also possessing limited long-range strike capabilities. In other words, although the performance of North Korea's strategic unmanned aerial vehicles (UAVs), namely the 'Satbyol-4' and '9' models, may not match that of U.S. drones, they appear to play a significant role in offsetting North Korea's considerable aerial and surveillance inferiority compared to the joint forces of South Korea and the United States. Based on these trends, North Korea seems to be concentrating on drone development to counterbalance its considerable aerial power and surveillance capabilities deficit compared to the joint forces of South Korea and the United States, especially as the global use of drones continues to increase.
Purpose - In the year of 2015 and 2016, one of the items that got attention in CES was a drone. It has been 100 years since a drone emerged, but most were used for military purposes. As its use became diverse as of 2010, it got attention of the general public. In Korea, it was in 2011 that a drone was known to the public through an aerial video shooting for television program. This study tried to come up with suggestions by comparing domestic with overseas cases, and tried to consider the related technologies and systems with applying the role of drones in logistics service. Research design, data, and methodology - The overseas cases were regarded as drone's logistical purpose. The Prime Air service by US Amazon is still not commercialized and under pre-testing due to Federal Aviation Regulations, although it started in 2013. In Germany, DHL succeeded in delivering service testing which is called Parcelcopter, but it is not commercialized yet. Other than these, there are more attempts to prepare logistics service in China with Taobao, in France with Geopost's test, and in Africa. In Korea, CJ Korea Express tested delivery with a self-developed drone Results - In order to study for utilizing drones for logistics as the prerequisites, some overseas and domestic cases, which are currently considered, were reviewed. Also, the technologies and institutional requirements to commercialize drones for logistical purpose were reviewed. The reasons for using drones in logistics is to ensure the price competitiveness by reducing cost. The empirical test also will be needed because drone pilot areas are designated by ministry of land, infrastructure and transport. Conclusions - In order to utilize drones in logistics and foster the industry, this study would like to suggest the followings. First of all, size of drones for logistics needs to be fixed and their operating system should be standardized. Centralized investment resources are needed through standardization to ensure the market occupancy. Secondly, it is necessary to get the converged businesses that do research, develop and commercialize drones with the investment of private sector. Example can be found in Korea aerospace Industries. We can respond to the rapid growth of the market with intensive investing by integrating the private sector investment. Thirdly, institutional arrangements are needed to be established quickly. In the case of high-technologies like drones, institutional support often does not follow the rapid development of the technology. The problems can be found in securing drones-only airspace, creating drone-specialized pilot's license, matters related to remote controller and complementary regulations for drones in Aviation Act. If these regulations are not prepared or complemented at the right timing, technologies cannot be commercialized even though the development is completed. Fourthly, there is a need to secure the transparency regarding possible privacy and personal information protection problem while operating drones. Finally, in order to foster this new industry, government should focus on supporting R&D more in the long term than short term outcomes.
군사용으로 먼저 개발되어 온 드론은 요소기술의 급격한 발전을 통해 민간 분야로 확대되면서 최근 다양한 산업분야에 활용되고 있다. 이러한 시대적 흐름에 따라, 조선해양 산업계에서도 유지보수 및 점검용으로 드론의 활용이 유럽을 중심으로 본격화되고 있다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 조선해양 분야에 적합한 드론의 기술개발을 위해 선박 및 해양플랜트의 유지보수 점검의 현상태를 진단함으로써 드론 기술개발의 방향성을 제시한다. 즉, 조선해양용 드론이 이미 상용화 된 선진국의 기술력을 살펴보고, 조선해양 산업계에서 드론시대를 대비하여 해결해야 할 기술적 과제들을 소개한다. 또한, 이러한 드론의 시장성장 가능성을 전망함으로써 기술개발의 추진력을 제공하고자 한다.
최근 초경량 무인비행장치 드론은 방송촬영, 재난현장, 레저, 관측 이외에도 최초 드론의 개발 목적에 맞게 군사용으로도 활발하게 이용하고 있다. 그러나 드론의 활용이 많아지는 만큼 해킹 위협도 높아지고 있다. 특히 비행중인 드론이 탈취될 경우 조종자의 의도와 상관없이 악용되는 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이미 이란, 중국 등에서는 정찰중인 타 국가의 드론에 대해 해킹을 시도하여 탈취한 사례가 있다. 본 논문에서는 상용 드론 제품의 강제 탈취를 위해 드론에서 사용하고 있는 무선 네트워크 Wi-Fi와 Bluetooth 통신의 보안 취약점을 분석한다. 그 결과 외부 비인가 공격자에 의한 드론 탈취 방법을 보이고 드론을 안전하게 보호하기 위한 대응 방안도 제시한다.
드론은 인공지능 기술의 발달로 단순한 원격 조종 도구를 넘어서 자율적으로 임무를 수행하는 지능형 드론으로 진화하고 있다. 해외 군사 분쟁에서의 드론 활용 사례와, 국내에서 전망한 미래 작전환경 분석에 따라 드론의 중요성이 점차 주목받고 있다. AMAD는 지능형 드론의 신속한 개발을 위해 제안되었다. AMAD를 기반으로 지능형 소프트웨어를 개발하기 위해서는 디버깅, 성능 평가, 모니터링 등의 기능을 사용자에게 지원하는 통합개발환경(IDE)이 필수적이다. 본 논문에서는 지능형 소프트웨어 개발에 필요한 개발환경의 개념들을 정립하여, 이를 IDE 및 IDE와 연동하는 AMAD의 에이전트인 SVI, MPD의 설계에 반영한 결과를 설명한다.
There are increasing demands to provide early warning against intruding drones and cope with potential threats. Commercial anti-drone systems are mostly based on simple target detection by radar reflections. In real scenario, however, it becomes essential to obtain drone radar signatures so that hostile targets are recognized in advance. We present experimental test results that micro-Doppler radar signature delivers partial information on multi-rotor platforms and exhibits limited performance in drone recognition and classification. Afterward, we attempt to generate high resolution profile of flying drone targets. To this purpose, wide bands radar signals are employed to carry out inverse synthetic aperture radar(ISAR) imaging against moving drones. Following theoretical analysis, experimental field tests are carried out to acquire real target signals. Our preliminary tests demonstrate that high resolution ISAR imaging provides effective measures to detect and classify multiple drone targets in air.
Classification of drones and birds is challenging due to diverse flight patterns and limited data availability. Previous research has focused on identifying the flight patterns of unmanned aerial vehicles by emphasizing dynamic features such as speed and heading. However, this approach tends to neglect crucial spatial information, making accurate discrimination of unmanned aerial vehicle characteristics challenging. Furthermore, training methods for situations with imbalanced data among classes have not been proposed by traditional machine learning techniques. In this paper, we propose a data processing method that preserves angle information while maintaining positional details, enabling the deep learning model to better comprehend positional information of drones. Additionally, we introduce a training technique to address the issue of data imbalance.
우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.
드론(Drone)의 제작기술이 발전하고 대중화되면서 주로 산업, 농업, 군사 등에 치우쳐 있던 드론 시장은 개인·상업 시장에서도 큰 성장세를 보인다. 그중에서 DJI는 개인·상업용 드론 시장에 높은 점유율을 보이고, 이에 따라 DJI 드론의 포렌식 분석이 주목받고 있다. 특히, 범죄행위에 사용된 드론을 탈취·획득하여 분석할 때, 드론의 비행경로 및 하드웨어 정보를 기록한 비행 로그를 해석하는 기술이 필요하고, 이는 DJI의 드론 모델마다 복호화 방식의 차이로 인해 드론 모델별로 다르게 적용할 수밖에 없다. 따라서, 디지털 포렌식 조사관의 관점에서 불상의 드론을 획득하였을 때, 분석할 수 있는 드론 모델에 대한 명확한 분류가 필요하다. 본 논문에서는 포렌식을 통해 DJI 드론의 아티팩트를 추출하여 분석하는 방법을 제안하고, DJI의 출시 연월이 다른 세 가지 드론 모델에 대해서 미디어 데이터의 분석 및 비행 로그 분석 결과와 복호화 방식에 대해서 분석한다. 마지막으로, 상용화된 DJI 드론 비행 로그의 복호화 여부에 따라 DJI 제품군의 드론을 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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